质量是产品的核心竞争力，产品之间的竞争最终归结为产品质量的竞争。21世纪将是质量的世纪，如何提高产品质量是学术界与工业界研究的焦点。控制图作为统计质量控制的重要工具之一，通过在线监测可以有效地保证产品质量符合要求。Shewhart型控制图对小偏移不敏感与EWMA(Exponentially Weighted Moving Average，EWMA)控制图惯性较大的问题，一直以来是控制图研究的重点之一。针对该问题，早期的研究直接将Shewhart控制限加入EWMA控制图中，这种做法逐渐被更有效方法所取代。其中，通过自适应EWMA滤波方法将Shewhart控制图与EWMA控制图相结合而形成的AEWMA(Adaptive EWMA，AEWMA)控制图具有更加优越的性能与更大的研究价值。　　此外，为了更好地适应市场竞争的需求，越来越多的生产厂商趋向于小批量生产。传统的控制图要求有足够大的样本空间以精确地估计过程均值与方差，小批量生产模式下的样本空间往往是受限的，这使得传统控制图在小批量生产过程中的应用受到了限制。为了解决该问题学者们提出了新的统计量，其中基于T统计量的t控制图以其良好的性能而受到广泛的关注。然而，Shewhart控制图与EWMA控制图本身的缺点限制了其与t控制图相结合后整体性能的发挥。　　鉴于AEWMA控制图与t控制图优越的性能，将二者相结合而构成的AEWMAt控制图是值得研究的。综合以上分析，本文考虑不同的生产环境，对AEWMAt控制图的性能做了相应研究。本文的主要研究成果如下:　　1、研究了方差未知情况下AEWMAt控制图的统计设计问题。推导了利用Markov链求取AEWMAt控制图性能指标ARL(Average Run Length，ARL)与SDRL(Standard Deviation of Run Length，SDRL)的算法。考虑到实际生产过程中方差未知这一普遍情况，研究了方差未知时AEWMAt控制图的统计性能，分析了方差不确定对AEWMAt控制图统计性能的影响。通过仿真比较了AEWMAt控制图与EWMAt控制图的统计性能，以及两种控制图的惯性大小。　　2、研究了AEWMAt控制图的经济统计设计问题。传统的经济设计会降低控制图的统计性能，经济统计设计是较为全面的考虑控制图性能的设计方法。在深入研究AEWMAt控制图经济统计设计方法的基础上，给出了两种经济统计设计模型。分析了两种模型下优化设计的AEWMAt控制图的经济性能与统计性能，并对关键参数做了灵敏度分析。　　3、研究了短周期生产环境下AEWMAt控制图的统计设计问题。推导了利用Markov链求取短周期AEWMAt控制图性能指标TARL(Truncated ARL，TARL)与报警概率q的算法。基于TARL指标对短周期下AEWMAt控制图进行了统计设计，研究了短周期下AEWMAt控制图的统计性能。通过仿真比较了短周期AEWMAt控制图与EWAMt控制图的统计性能。　　4、研究了短周期AEWMAt控制图的经济设计问题。在已有的经济设计模型基础上引入Taguchi损失函数，使得经济设计模型更加符合实际情况。推导了利用二维Markov链计算AEWMAt控制图损失大小的算法。通过仿真分析了短周期AEWMAt控制图的经济性能，结果表明AEWMAt控制图损失小于EWMAt控制图，对方差不确定的鲁棒性明显强于AEWMA(X)控制图。并对关键参数做了灵敏度分析，分析了参数的改变对短周期AEWMAt控制图决策变量与损失大小的影响。